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Profil recherché : Chargé de déploiement / Accompagnement au changement / Formation Contexte : la mission s'inscrit dans le Pôle Téléphonie du Département Production qui pilote le remplacement de la solution de téléphonie des centres d'appels (historiquement Genesys) par une nouvelle solution basée sur Asterisk. Le déploiement doit couvrir, d'ici mi-2028, l'ensemble des Agences de Conduite Régionales (ACR), des Agences de Supervision et de Gestion des Accès Réseau et du Dépannage (ASGARD) et des Cellules de Préparation des Activités (CPA). Le titulaire accompagne les utilisateurs dans la prise en main du nouvel outil et appuie le chef de projet sur le volet opérationnel du déploiement en région. Missions principales : Accompagnement des opérations de migration en physique, présence sur site lors des bascules (25% du temps) ; Coordination des actions pendant les opérations de migration (25%) ; Formation des utilisateurs au nouvel outil SPARK, bandeau téléphonique (40%) ; Reporting au chef de projet (10%). En complément, pilotage et coordination des déploiements techniques connexes réalisés par des tiers (Bouygues Télécom, NXO), avec respect des jalons et coordination des acteurs. - Culture Agile (1).

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que MLOps, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Concevoir, développer et maintenir les socles, plateformes et outils Big Data / MLOps afin d'accompagner le développement des usages Data et IA. Participer aux projets de migration et d'évolution des plateformes Big Data (OS, Spark, Cloudera, Hadoop). Contribuer à l'amélioration continue des outils MLOps et au développement de nouvelles solutions adaptées aux besoins des utilisateurs. Participer au cadrage technique et à la définition des architectures et solutions applicatives. Assurer le développement, l'intégration et la recette technique des solutions sur les environnements Big Data / MLOps. Superviser, optimiser et améliorer les performances, la scalabilité et la fiabilité des plateformes existantes. Accompagner les utilisateurs dans l'utilisation des plateformes Big Data et des outils MLOps, notamment sur les problématiques d'accès aux données. Assurer le traitement des incidents, le support technique et l'assistance fonctionnelle auprès des utilisateurs. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA, métiers et IT afin de garantir des solutions performantes et adaptées aux besoins. Contribuer à l'automatisation des processus et à l'amélioration continue des pratiques de développement et de déploiement. Environnement technique / fonctionnel : Big Data, Hadoop, Cloudera, Spark, Python, Scala, Bash, GitLab, Jenkins, Ansible, Nexus, Sonar, Kubernetes, Elasticsearch, Logstash, Kibana, MLflow, Airflow, TensorFlow, MLOps, Data / IA.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer Databricks (H/F) " pour un client dans le secteur du Retail Description🏢 Le Contexte : Passer à l'Échelle la Data Factory Supply ChainAu sein de la filiale informatique d'un groupe majeur de la grande distribution, la Data Factory réunit les équipes IT et les directions métiers pour concevoir, développer et déployer des produits analytiques et Data Science à forte valeur ajoutée. Afin de répondre à une demande croissante, l'organisation s'industrialise et adopte un modèle Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la squad Supply / Logistique, responsable de la création de cas d'usage stratégiques dédiés à l'optimisation des flux, à la gestion des entrepôts et à la performance logistique. Nous recherchons un(e) Data Engineer Confirmé / Senior évoluant sur une plateforme Cloud Azure / Databricks. Ce poste exige une réelle polyvalence : au-delà de la construction des pipelines de données, vous serez le garant de la qualité (QA/Testing) et participerez activement à la restitution décisionnelle. 🎯 Vos Missions : Pipelines, Data Warehouse, QA & RestitutionRattaché(e) à la squad Supply Chain, vos activités couvrent tout le cycle de vie de la donnée : 1. Data Engineering & Cloud Architecture (Majeure) : Concevoir et construire de manière industrielle les pipelines de données (ETL/ELT) pour transformer, enrichir et ingérer les données dans le Data Lake. Développer des notebooks Databricks (Spark / Python) pour assurer des traitements massifs complexes. Mettre en œuvre et optimiser les solutions de Cloud Data Warehousing (tuning de requêtes SQL, modélisation de tables). Assurer la livraison continue des développements dans un environnement DevOps intégrant les processus CI/CD (Azure DevOps). 2. QA, Testing & Qualité de Code : Assurer la QA et le testing des pipelines développés par le second Data Engineer de la squad. Concevoir et exécuter les tests unitaires, d'intégration et de non-régression. Réaliser des revues de code rigoureuses pour garantir le respect des bonnes pratiques et des standards d'ingénierie. 3. Data Analyse & Restitution Decisionnelle : Participer au recueil des besoins métiers et mener les analyses de données en amont. Concevoir et développer les tableaux de bord sous Power BI pour restituer les indicateurs Supply Chain aux opérationnels. Rédiger la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release notes).